GitLab私有部署場景下TensorFlow CI/CD模板 在當(dāng)今企業(yè)級AI系統(tǒng)建設(shè)中，一個(gè)常見的困境是：數(shù)據(jù)科學(xué)家在本地訓(xùn)練出高精度模型，卻在生產(chǎn)環(huán)境因依賴沖突、硬件不匹配或代碼版本混亂而無法復(fù)現(xiàn)結(jié)果。這種“在我機(jī)器上能跑”的問題不僅消耗大量調(diào)試…

DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做多輸入單輸出的擬合預(yù)測建模。 程序內(nèi)注釋詳細(xì)直接替換數(shù)據(jù)就可以使用。 程序語言為matlab，需求版本為2018及以上。 程序直接運(yùn)行可以出擬合預(yù)測圖，迭代優(yōu)化圖，線性擬合預(yù)測圖，多個(gè)預(yù)測評價(jià)指標(biāo)。在機(jī)器學(xué)習(xí)…

Trace Viewer詳解：逐層性能剖析 在構(gòu)建大規(guī)模深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，一個(gè)常見的困境是：模型訓(xùn)練看起來一切正常，日志里也沒有報(bào)錯(cuò)，但吞吐量始終上不去，GPU 利用率卻只有30%。這時(shí)候，傳統(tǒng)的 print 或指標(biāo)…

對應(yīng)章節(jié)：第七章《測試與質(zhì)量》 核心內(nèi)容： 質(zhì)量是開發(fā)過程的一部分，而非測試階段的產(chǎn)物。本章主張“測試先行”（如TDD），通過單元測試、集成測試、驗(yàn)收測試構(gòu)建安全網(wǎng)。自動(dòng)化測試是關(guān)鍵，應(yīng)覆蓋核心邏輯與邊界條…

本文記錄了使用 C++20 開發(fā)輕量化遠(yuǎn)程開機(jī)工具 wakeonlan-tcp 的全過程。針對嵌入式設(shè)備存儲空間受限的痛點(diǎn)，通過放棄 Golang 改用原生 C++ 與巴法云 TCP 協(xié)議通信，成功將程序體積從數(shù) MB 縮減至 KB 級。文章重點(diǎn)分享…

物理約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PINN 物理約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解偏微分方程，對基本滲流方程進(jìn)行了求解，還有不同類型的方程，固體，流體，傳熱，以及耦合方程的求解。 機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)數(shù)值模擬的對比，適合發(fā)文章。物…

N-BEATS模型：TensorFlow時(shí)間序列基準(zhǔn) 在零售庫存告急、電力負(fù)荷突增或云服務(wù)流量飆升的瞬間，精準(zhǔn)預(yù)測未來幾小時(shí)甚至幾天的趨勢，往往決定了企業(yè)能否從容應(yīng)對危機(jī)。傳統(tǒng)的時(shí)間序列方法如ARIMA和ETS雖然具備良好的可解釋性，但在面對…

項(xiàng)目計(jì)劃 PPT 頁面設(shè)計(jì)：銀河電訊 AI 分類與檢測項(xiàng)目概覽（Phase 1 & 2） 標(biāo)題分類與檢測 AI 項(xiàng)目計(jì)劃與關(guān)鍵指標(biāo)左側(cè)：項(xiàng)目階段計(jì)劃（Phase 1 & 2）階段 時(shí)間 目標(biāo) / 主要交付物Phase 1 4–6 月 - 檢測結(jié)果結(jié)…